معرفی 9 تکنولوژی هوش مصنوعی 2023

Artificial intelligence یا هوش مصنوعی اولین بار در سال 1956 در یک کنفرانس ابداع شد. هوش مصنوعی شیوه زندگی ما را با فناوری های نوآورانه تغییر داده است. هوش مصنوعی در هر صنعت طوفانی به راه انداخته است و تأثیر عمیقی بر هر بخش از جامعه دارد بحث کنفرانس منجر به نسل‌شناسی زبان‌های طبیعی میان رشته‌ای فناوری اطلاعات شد. ظهور اینترنت به پیشرفت سریع فناوری کمک کرد. فناوری هوش مصنوعی برای سی سال یک فناوری مستقل بود، اما اکنون کاربردهای آن در همه حوزه های زندگی گسترده شده است. هوش مصنوعی با نام اختصاری AL شناخته می شود و فرآیند بازآفرینی هوش انسانی در ماشین ها است.

تکنولوژی هوش مصنوعی 2023

بسیاری از فناوری‌های جدید و نوظهور در هوش مصنوعی تعبیه شده‌اند. استارت‌آپ‌های سازمان‌های غول‌پیکر در حال رقابت برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی برای برتری عملیاتی، داده‌کاوی و غیره هستند. اجازه دهید ده آخرین فناوری هوش مصنوعی را مورد بحث قرار دهیم.

تولید زبان طبیعی

natural-language به روشی متفاوت از مغز انسان پردازش و ارتباط برقرار می کنند. تولید زبان طبیعی یک فناوری مرسوم است که داده های ساخت یافته را به زبان مادری تبدیل می کند. ماشین ها با الگوریتم هایی برنامه ریزی شده اند تا داده ها را به فرمت مطلوب برای کاربر تبدیل کنند. زبان طبیعی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به توسعه‌دهندگان محتوا کمک می‌کند تا محتوا را خودکار کرده و در قالب مورد نظر ارائه کنند. توسعه دهندگان محتوا می توانند از محتوای خودکار برای تبلیغ در پلتفرم های مختلف رسانه های اجتماعی و سایر پلت فرم های رسانه ای برای دستیابی به مخاطبان هدف استفاده کنند. استفاده از natural-language مداخله انسان را به طور قابل توجهی کاهش می دهد زیرا داده ها به فرمت های مورد نظر تبدیل می شوند. داده ها را می توان در قالب نمودار و غیره تجسم کرد.

تشخیص گفتار

تشخیص گفتار یا Speech recognition  یکی دیگر از زیرمجموعه های مهم هوش مصنوعی است که گفتار انسان را به قالبی مفید و قابل فهم توسط رایانه تبدیل می کند. تشخیص گفتار پلی بین تعامل انسان و کامپیوتر است. این فناوری گفتار انسان را به چندین زبان تشخیص داده و تبدیل می کند. سیری آیفون یک نمونه کلاسیک از تشخیص گفتار است.

عوامل مجازی

Virtual agents به ابزارهای ارزشمندی برای طراحان آموزشی تبدیل شده اند. عامل مجازی یک برنامه کامپیوتری است که با انسان در تعامل است. برنامه‌های کاربردی وب و موبایل، ربات‌های چت را به‌عنوان نمایندگان خدمات مشتری خود برای تعامل با انسان‌ها و پاسخگویی به سؤالات آنها ارائه می‌کنند. Google Assistant به سازماندهی جلسات کمک می کند و Alexia از آمازون به آسان کردن خرید شما کمک می کند. یک دستیار مجازی همچنین مانند یک دستیار زبان عمل می کند که نشانه هایی را از انتخاب و ترجیح شما انتخاب می کند. IBM Watson سوالات معمول خدمات مشتری را که به طرق مختلف پرسیده می شود، درک می کند. عوامل مجازی نیز به عنوان نرم افزار به عنوان یک سرویس عمل می کنند.

مدیریت تصمیم گیری

سازمان‌های مدرن در حال پیاده‌سازی سیستم‌های مدیریت تصمیم برای تبدیل و تفسیر داده‌ها به مدل‌های پیش‌بینی هستند. برنامه های کاربردی در سطح سازمانی سیستم های مدیریت تصمیم را برای دریافت اطلاعات به روز برای انجام تجزیه و تحلیل داده های تجاری برای کمک به تصمیم گیری سازمانی پیاده سازی می کنند. مدیریت تصمیم به تصمیم گیری سریع، اجتناب از خطرات و اتوماسیون فرآیند کمک می کند. سیستم مدیریت تصمیم به طور گسترده در بخش مالی، بخش مراقبت های بهداشتی، تجارت، بخش بیمه، تجارت الکترونیک و غیره اجرا می شود.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق یکی دیگر از شاخه های هوش مصنوعی است که بر اساس شبکه های عصبی مصنوعی عمل می کند. این تکنیک به رایانه‌ها و ماشین‌ها می‌آموزد که به روشی که انسان‌ها انجام می‌دهند، با مثال یاد بگیرند. اصطلاح ” deep ” به این دلیل ابداع شده است که دارای لایه های پنهان در شبکه های عصبی است. به طور معمول، یک شبکه عصبی دارای 2-3 لایه پنهان است و می تواند حداکثر 150 لایه پنهان داشته باشد. یادگیری عمیق بر روی داده های عظیم برای آموزش یک مدل و یک واحد پردازش گرافیکی موثر است. الگوریتم ها در یک سلسله مراتب برای خودکارسازی تجزیه و تحلیل پیش بینی کار می کنند. یادگیری عمیق بال های خود را در بسیاری از حوزه ها مانند هوافضا و نظامی برای شناسایی اشیاء از ماهواره ها، کمک به بهبود ایمنی کارگران با شناسایی حوادث خطرزا هنگام نزدیک شدن کارگر به ماشین، کمک به شناسایی سلول های سرطانی و غیره باز کرده است.

یادگیری ماشین

یادگیری ماشینی (Machine Learning) ) بخشی از هوش مصنوعی است که ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا مجموعه داده‌ها را بدون برنامه‌ریزی واقعی درک کنند. تکنیک یادگیری ماشینی به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا با تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری، تصمیمات آگاهانه بگیرند. شرکت ها سرمایه گذاری زیادی روی یادگیری ماشینی می کنند تا از مزایای کاربرد آن در حوزه های مختلف بهره ببرند. مراقبت های بهداشتی و حرفه پزشکی به تکنیک های یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده های بیمار برای پیش بینی بیماری ها و درمان موثر نیاز دارند. بخش بانکی و مالی به یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری برای شناسایی و پیشنهاد گزینه‌های سرمایه‌گذاری به مشتریان و برای پیشگیری از ریسک و تقلب نیاز دارد. فروشندگان با تجزیه و تحلیل داده های مشتری از یادگیری ماشینی برای پیش بینی تغییر ترجیحات مشتری و رفتار مصرف کننده استفاده می کنند.

اتوماسیون فرآیند رباتیک

robotic-process-automation اتوماسیون فرآیند رباتیک یک برنامه کاربردی از هوش مصنوعی است که یک ربات (برنامه نرم افزاری) را برای تفسیر، ارتباط و تجزیه و تحلیل داده ها پیکربندی می کند. این رشته از هوش مصنوعی به خودکارسازی عملیات دستی جزئی یا کاملاً دستی که تکراری و مبتنی بر قوانین هستند کمک می کند.

شبکه همتا به همتا

یادگیری ماشینی شبکه همتا به همتا به اتصال سیستم ها و کامپیوترهای مختلف برای به اشتراک گذاری داده ها بدون انتقال داده از طریق سرور کمک می کند. شبکه های همتا به همتا توانایی حل پیچیده ترین مسائل را دارند. این فناوری در ارزهای دیجیتال استفاده می شود. پیاده سازی مقرون به صرفه است زیرا ایستگاه های کاری جداگانه متصل هستند و سرورها نصب نمی شوند.

سخت افزار AL بهینه شده

ai-optimized-hardware نرم افزار هوش مصنوعی تقاضای بالایی در دنیای تجارت دارد. با افزایش توجه به نرم افزار، نیاز به سخت افزاری که از نرم افزار پشتیبانی می کند نیز بوجود می آید. یک تراشه معمولی نمی تواند از مدل های هوش مصنوعی پشتیبانی کند. نسل جدیدی از تراشه های هوش مصنوعی برای شبکه های عصبی، یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتری در حال توسعه است. سخت‌افزار AL شامل پردازنده‌هایی برای مدیریت بارهای کاری مقیاس‌پذیر، سیلیکون داخلی با هدف ویژه برای شبکه‌های عصبی، تراشه‌های نورومورفیک و غیره است. سازمان‌هایی مانند Nvidia و Qualcomm. AMD در حال ساخت تراشه هایی است که می توانند محاسبات پیچیده هوش مصنوعی را انجام دهند. مراقبت های بهداشتی و خودرو ممکن است صنایعی باشند که از این تراشه ها سود خواهند برد.

نتیجه

هوش مصنوعی مدل های محاسباتی هوش را نشان می دهد. هوش را می توان به عنوان ساختارها، مدل ها و عملکردهای عملیاتی توصیف کرد که می توانند برای حل مسئله، استنتاج، پردازش زبان و غیره برنامه ریزی شوند. مزایای استفاده از هوش مصنوعی در حال حاضر در بسیاری از بخش ها به دست آمده است. سازمان‌هایی که هوش مصنوعی را به کار می‌گیرند باید آزمایش‌های پیش از انتشار را برای حذف سوگیری‌ها و خطاها انجام دهند. طراحی، مدل ها، باید قوی باشد. پس از انتشار سیستم های مصنوعی، شرکت ها باید به طور مداوم در سناریوهای مختلف نظارت کنند. سازمان ها باید استانداردهایی را ایجاد و حفظ کنند و کارشناسانی را از رشته های مختلف برای تصمیم گیری بهتر استخدام کنند. هدف و اهداف آینده هوش مصنوعی خودکارسازی تمام فعالیت های پیچیده انسانی و حذف خطاها و سوگیری هاست.

منبع